FlowAgent Canvas

Canvas คือฟีเจอร์หลักสำหรับจัดการเวิร์กโฟลว์ของ FlowAgent ผู้ใช้สามารถออกแบบและควบคุม SOP ที่ซับซ้อนขององค์กรให้เป็นขั้นตอนย่อย ๆ ผ่านอินเทอร์เฟซแบบลากวาง (visual editing) ช่วยให้ LLM ทำงานเฉพาะทางและร่วมมือกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมควบคุมและตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI ได้ดียิ่งขึ้น
ภาพตัวอย่าง FlowAgent Canvas
alt="ตัวอย่างหน้าจอ FlowAgent Canvas"

กฎการเชื่อมต่อ (Connection Rules)

FlowAgent สร้างเวิร์กโฟลว์ร่วมกันระหว่างคอมโพเนนต์ต่าง ๆ ด้วยการเชื่อมต่อ (connections) รองรับทั้งการออกแบบแบบ เรียงลำดับ (serial) และ ขนาน (parallel) การเชื่อมต่อระหว่างคอมโพเนนต์จะมีหน้าที่ กระตุ้นคอมโพเนนต์ถัดไป และ ส่งต่อข้อมูลผลลัพธ์จากคอมโพเนนต์ก่อนหน้า

การทำงานของการเชื่อมต่อใน FlowAgent แตกต่างจาก workflow ทั่วไป โดย workflow ปกติจะมีแค่ฟังก์ชัน กระตุ้นคอมโพเนนต์ถัดไป เท่านั้น

กฎการเชื่อมต่อของ FlowAgent มีดังนี้:

ใน Flow โมดูล "input" และ "output" ของแต่ละคอมโพเนนต์ เช่น LLMs, Knowledge Retrieval, Classifier, Condition Judgment, If / Else และ Card Messages ต้องมีการเชื่อมต่ออย่างน้อย 1 จุด มิฉะนั้นจะไม่สามารถทำงานได้
ใน Flow โมดูล "input" ของคอมโพเนนต์ Human Service ต้องมีการเชื่อมต่ออย่างน้อย 1 จุด แต่เนื่องจากไม่มี output จึงไม่ต้องเชื่อมต่อ output
ใน Flow คอมโพเนนต์ End ต้องมีการเชื่อมต่ออย่างน้อย 1 จุด แต่เนื่องจากไม่มี output จึงไม่ต้องเชื่อมต่อ output

กฎการส่งผ่านข้อมูลระหว่างคอมโพเนนต์ (Component Data Transmission Rules)

กฎการส่งผ่านข้อมูลระหว่างคอมโพเนนต์ของ FlowAgent จะแตกต่างกัน GPTBots แบ่งกฎการส่งผ่านข้อมูลออกเป็น 3 ประเภทหลัก ๆ ดังนี้:

Generation: สร้างผลลัพธ์ใหม่จาก input ของคอมโพเนนต์ก่อนหน้าและการตั้งค่าคอมโพเนนต์
Pass-through: ส่งต่อข้อมูล input จากคอมโพเนนต์ก่อนหน้าไปยังคอมโพเนนต์ถัดไปโดยไม่เปลี่ยนแปลงหรือประมวลผลใด ๆ
Special Pass-through: นอกจากจะส่งต่อข้อมูล input จากคอมโพเนนต์ก่อนหน้าแบบครบถ้วนแล้ว ยังแนบผลลัพธ์ที่คอมโพเนนต์นั้นสร้างขึ้นไปด้วย

ชื่อคอมโพเนนต์	ประเภทการส่งผ่านข้อมูล	คำอธิบายการส่งผ่านข้อมูล
LLMs	Generation	สร้างผลลัพธ์โดยการเรียกใช้งาน LLM model จาก input และการตั้งค่าคอมโพเนนต์
Classifier	Generation	แยกและดึงข้อมูล input จากคอมโพเนนต์ก่อนหน้าโดยอิงตามเงื่อนไข branch เพื่อส่งต่อไปยังคอมโพเนนต์ถัดไป Classifier อาจกระตุ้นได้หลาย branch พร้อมกัน
Condition Judgment	Pass-through	ส่งต่อข้อมูล input จากคอมโพเนนต์ก่อนหน้าไปยังคอมโพเนนต์ถัดไปโดยไม่ประมวลผลใด ๆ
If / Else	Pass-through	ส่งต่อข้อมูล input จากคอมโพเนนต์ก่อนหน้าไปยังคอมโพเนนต์ถัดไปโดยไม่ประมวลผลใด ๆ
Knowledge Retrieval	Special Pass-through	นอกจากจะส่งต่อข้อมูล input จากคอมโพเนนต์ก่อนหน้าไปยังคอมโพเนนต์ถัดไปแบบครบถ้วนแล้ว ยังแนบผลลัพธ์ที่ค้นหามาได้ไปด้วย
Human Service	Pass-through	เมื่อถูกกระตุ้น จะส่งต่อข้อมูล input จากคอมโพเนนต์ก่อนหน้าไปยังระบบบริการลูกค้าคนจริงของ third-party
Card Message	Generation	ไม่ว่าสัญญาณ output จากคอมโพเนนต์ก่อนหน้าจะเป็นอะไร จะส่งเฉพาะข้อมูลที่ตั้งค่าของคอมโพเนนต์นี้ไปยังคอมโพเนนต์ถัดไปเท่านั้น

การจัดการ FlowAgent (FlowAgent Orchestration)

FlowAgent แต่ละตัวจะประกอบด้วย Start 1 จุด, End 1 จุด และ คอมโพเนนต์ หลายตัว ข้อความจากผู้ใช้จะถูกส่งเข้ามาทาง Start ผ่านการประมวลผลของคอมโพเนนต์ต่าง ๆ และส่งผลลัพธ์กลับไปยังผู้ใช้ผ่าน End

ภาพตัวอย่างการจัดการ FlowAgent
alt="แผนภาพการไหลของข้อมูลใน FlowAgent"

การเพิ่มคอมโพเนนต์ (Adding Components)

จากเมนูคอมโพเนนต์ด้านซ้าย ให้กดปุ่มซ้ายของเมาส์ค้างแล้วลากคอมโพเนนต์ไปวางที่ตำแหน่งใดก็ได้บน canvas หรือคลิกปุ่ม "+Add Node" เพื่อเพิ่มคอมโพเนนต์ใหม่ และสามารถแทรกคอมโพเนนต์ใหม่ได้โดยคลิกที่เส้นเชื่อมตรงกลาง
ภาพตัวอย่างการเพิ่มคอมโพเนนต์
alt="ตัวอย่างการลากคอมโพเนนต์ลงบน FlowAgent Canvas"

การเชื่อมต่อคอมโพเนนต์ (Connecting Components)

กดปุ่มซ้ายของเมาส์แล้วลากเส้นเชื่อมต่อระหว่างคอมโพเนนต์เพื่อสร้างเวิร์กโฟลว์
ภาพตัวอย่างการเชื่อมต่อคอมโพเนนต์
alt="ตัวอย่างการเชื่อมต่อคอมโพเนนต์ใน FlowAgent Canvas"

การตั้งค่า (Settings)

คลิกที่การ์ดคอมโพเนนต์เพื่อเปิดแผงตั้งค่าของคอมโพเนนต์นั้น แล้วกำหนดค่าพารามิเตอร์การประมวลผลเฉพาะทาง
ภาพตัวอย่างการตั้งค่าคอมโพเนนต์
alt="ตัวอย่างหน้าตั้งค่าคอมโพเนนต์ใน FlowAgent Canvas"

การดีบักและพรีวิว (Debugging Preview)

คลิกปุ่ม "Conversation Debugging" เพื่อเปิดกล่องสนทนาทางด้านขวา หลังจากส่งข้อความแล้ว สามารถรัน FlowAgent และสังเกตการไหลของข้อมูลบน canvas ตั้งแต่ "input, การกระตุ้นคอมโพเนนต์ ไปจนถึง output"
ภาพตัวอย่างการดีบัก FlowAgent
alt="ตัวอย่างหน้าดีบัก FlowAgent Canvas"

Conversation Debugging
คลิกปุ่ม "Conversation Debugging" ที่มุมขวาบน เพื่อเปิดหน้าต่างสนทนาในหน้าแก้ไข Flow หลังจากกรอกและส่งข้อมูลแล้ว สามารถรัน FlowAgent ได้ทันที
Component Node Details
หลังจาก FlowAgent ทำงานสำเร็จ ให้คลิกปุ่ม "Details" ของคอมโพเนนต์ที่ รันสำเร็จ เพื่อดูข้อมูล input/output รายละเอียดของคอมโพเนนต์นั้น
Node Debugging
คลิกปุ่ม "Node Debugging" ที่มุมขวาบน เพื่อเปิดหน้าต่างดีบัก node ในหน้าแก้ไข Flow หลังจากเลือกคอมโพเนนต์เป้าหมายแล้ว สามารถดีบักแบบราย node ได้